KR102606320B1

KR102606320B1 - 최적 매매타이밍 검출 방법과, 이를 이용한 투자 포트폴리오 제공 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR102606320B1
Application number: KR1020210102463A
Authority: KR
Inventors: 김현욱
Original assignee: 김현욱
Priority date: 2021-08-04
Filing date: 2021-08-04
Publication date: 2023-11-23
Also published as: KR20230020723A

Abstract

본 발명은 포트폴리오 관리서버가 증권사 서버들로부터 제공받은 주식관련정보를 분석하여, 각 종목별로 등급점수(A)를 산출한 후, 산출된 등급점수(A)에 따라 각 종목을 CM 인덱스에 편입시켜 사용자에게 제공하도록 구성됨으로써 복잡하고 다양한 변동성을 갖는 지수흐름에 대응하여, 변화 패턴을 예측하여 최적의 시기에 매매가 이루어지도록 하여 사용자(User)의 수익률을 극대화시킬 수 있고, 포트폴리오 관리서버가 CM 인덱스 생성 시, 기 설정된 검증 알고리즘을 이용하여 각 매수/매도집합종목이 매매가 이루어져도 적합한지 여부를 판별하도록 구성됨으로써 투자자의 수익안전성을 개선시킬 수 있으며, 포트폴리오 관리서버가 CM 인덱스 추출 시, CM 인덱스의 각 매수/매도집합종목의 지수흐름을 모니터링 하여 더블시그널을 포착한 후, 이를 사용자에게 제공하도록 구성됨으로써 매매 차익을 더욱 높일 수 있는 최적 매매 타이밍 산출 방법과, 이를 이용한 투자 포트폴리오 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.

Description

최적 매매타이밍 검출 방법과, 이를 이용한 투자 포트폴리오 제공 시스템 및 방법{Method for detecting optimal trading time and, system for providing investment portfolio therewith}

본 발명은 최적 매매타이밍 검출 방법과, 이를 이용한 투자 포트폴리오 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 상세하게로는 증권사 서버로부터 전송받은 주식관련정보를 분석하여, 최적의 매매(매수/매도) 타이밍에 부합하는 매수/매도집합종목들을 포함하는 CM 인덱스를 생성하여 사용자(User)에게 제공함으로써 지수흐름에 대응하여 최적의 시기에 매매가 이루어져 사용자(User)의 수익률을 극대화시킬 수 있을 뿐만 아니라 분석대상에 대한 포트폴리오를 제공하여 투자 안전성을 개선시킬 수 있는 최적 매매타이밍 검출 방법과, 이를 이용한 투자 포트폴리오 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.

최근 들어, 인터넷 인프라가 확장되고, 디지털 디바이스 산업이 발달함에 따라 홈 트레이딩 시스템(HTS, Home Trading System), 모바일 트레이딩 시스템(MTS, Mobile Trading System) 등과 같은 온라인 주식매매 프로그램이 널리 사용되고 있다.

통상적으로, 온라인 주식매매 프로그램은 주식관련정보(시세, 주가, 호가수량, 거래량, 매수량, 매도량 등)를 접속된 유저의 요청에 따라 가공하여 텍스트, 표 또는 차트로 변환하여 정보를 제공하는 정보제공서비스와, 주식거래의 안내, 절차 및 체결서비스를 제공하는 매매대행 서비스를 제공한다.

일반적으로, 사용자(User)는 조작의 편의성, 정보 열람의 용이함, 제공되는 정보의 다양성, 차트 전시방식, 매매 절차 등의 다양한 요소를 감안하여 시중에 유통되고 있는 다양한 온라인 주식매매 프로그램들 중 하나를 선택하여 사용한다.

이러한 주식시장은 실적, 뉴스, 국가정책, 계약체결, 시장관심 등의 복잡하고 다양한 변수로 인해 매매가격 및 거래량이 결정된다. 즉 특정 종목의 매매가격 및 거래량의 흐름(추세)을 살펴보면, 해당 종목의 향후 흐름을 예측할 수 있다.

그러나 주식시장에는 다수의 종목들이 존재하기 때문에 사용자(User)가 전체 종목들에 대한 흐름을 일일이 파악 및 분석하기가 불가능하여 최적의 매매 타이밍을 놓치는 경우가 비일비재하게 발생하고, 이미 고점 상태의 종목을 매수하거나 또는 이미 바닥권의 종목을 매도하는 등의 비합리적인 매매로 인해 수익률이 하락하거나 또는 손실율이 증가하는 문제점이 발생한다.

이에 따라 증권사 서버의 주식정보를 분석하여 최적의 매매 정보를 검출한 후, 이를 사용자에게 제공하도록 하는 포트폴리오에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다.

국내등록특허 제10-2134664호(발명의 명칭 : 로보 어드바이저의 포트폴리오에 따른 각 종목별 최적 매매수량 산출 방법)에는 로보 어드바이저 알고리즘에서 출력되는 포트폴리오를 분석 및 활용하여, 단일종목 비중 한도 및 추천종목 단가의 크기를 감안하여, 각 추천종목별 최적 매매수량을 산정 및 제공하도록 하는 최적 매매수량 산출 방법이 개시되었으나, 상기 최적 매매수량 산출 방법은 단순히 로보 어드바이저에서 이미 결정된 추천종목들에 한정하여, 이들에 대한 최적 매매수량을 산출하도록 구성되었기 때문에 최적의 매매 타이밍 정보를 전혀 제공하지 못하는 구조적 한계를 갖는다.

즉 각 종목의 지수 변화를 분석함과 동시에 향후 흐름을 예측하여, 최적타이밍에 부합하는 종목을 매매대상으로 산정하여 이를 사용자에게 제공함으로써 동일 조건 대비 수익률을 극대화시킬 수 있을 뿐만 아니라 손실율을 절감시킬 수 있는 어드바이저 시스템에 대한 연구가 시급한 실정이다.

본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 해결과제는 포트폴리오 관리서버가 증권사 서버들로부터 제공받은 주식관련정보를 분석하여, 각 종목별로 등급점수(A)를 산출한 후, 산출된 등급점수(A)에 따라 각 종목을 CM 인덱스에 편입시켜 사용자에게 제공하도록 구성됨으로써 복잡하고 다양한 변동성을 갖는 지수흐름에 대응하여, 변화 패턴을 예측하여 최적의 시기에 매매가 이루어지도록 하여 사용자(User)의 수익률을 극대화시킬 수 있는 최적 매매타이밍 검출 방법과, 이를 이용한 투자 포트폴리오 제공 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 포트폴리오 관리서버가 CM 인덱스 생성 시, 기 설정된 검증 알고리즘을 이용하여 각 매수/매도집합종목이 매매가 이루어져도 적합한지 여부를 판별하도록 구성됨으로써 투자자의 수익안전성을 개선시킬 수 있는 최적 매매타이밍 검출 방법과, 이를 이용한 투자 포트폴리오 제공 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 포트폴리오 관리서버가 CM 인덱스 추출 시, CM 인덱스의 각 매수/매도집합종목의 지수흐름을 모니터링 하여 더블시그널을 포착한 후, 이를 사용자에게 제공하도록 구성됨으로써 매매 차익을 더욱 높일 수 있는 최적 매매타이밍 검출 방법과, 이를 이용한 투자 포트폴리오 제공 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명의 또 다른 해결과제는 포트폴리오 관리서버가 마켓타이밍 알고리즘을 이용하여 포트폴리오에 속하는 종목들 중, 최적의 매매 타이밍을 결정하도록 구성됨으로써 적은 연산처리량으로 효과적으로 포트폴리오를 구성할 수 있는 최적 매매타이밍 검출 방법과, 이를 이용한 투자 포트폴리오 제공 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 해결수단은 주식시장의 데이터를 수집 및 분석하여 최적 매매 타이밍을 포착하기 위한 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1)에 있어서: 포트폴리오 관리서버가 증권사 서버들로부터 전송받은 주식관련정보를 수집하는 단계10(S10); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계10(S10)에 의해 수집된 데이터를 통해, ‘월(T1)’, ‘주(T2)’, ‘일(T3)’, ‘시간(T4)’ 및 ‘분(T5)’ 중 적어도 하나 이상을 포함하는 주기별로 각 종목의 기 설정된 비교항목에 따른 데이터를 수집하며, 기 설정된 마켓타이밍 알고리즘을 이용하여 수집된 데이터를 분석하여 매수시그널을 갖는 매수집합종목과 매도시그널을 갖는 매도집합종목을 검출하는 단계200(S200); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계200(S200)에 의해 검출된 매수집합종목 및 매도집합종목을 포함하는 CM 인덱스 정보를 생성하는 단계80(S80); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계80(S80)에 의해 생성된 CM 인덱스 정보를 접속된 클라이언트로 전송하는 단계90(S90); 상기 클라이언트가 상기 단계90(S90)에 의해 전송받은 CM 인덱스 정보를 디스플레이 하는 단계140(S140)을 포함하는 것이다.

또한 본 발명에서 상기 비교항목은 ‘고가’, ‘시가’, ‘종가’ 및 ‘거래량’ 중 어느 하나이고, 상기 단계200(S200)은 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계10(S10)에 의해 수집된 데이터를 통해, 기 설정된 주기(T) 별로 기 설정된 기준수량(n)의 캔들을 활용하여, 각 캔들의 비교항목의 값을 이전 캔들의 비교항목의 값과 비교하는 단계20(S20); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계20(S20)에 의해 검출된 분석데이터를 활용하여, 각 종목에 대하여 기 설정된 주기에 따른 각 캔들의 비교항목의 값이 이전 캔들의 비교항목의 값 이상이면, 등급점수(A)에 상수 ‘α’를 합산하되, 각 캔들의 비교항목의 값이 이전 캔들의 비교항목의 값 미만이면, 등급점수(A)에 상수 ‘α’를 차감하는 방식으로 각 캔들의 점수를 합산하여 등급점수(A)를 산출하는 단계30(S30); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계30(S30)에 의해 산출된 기 설정된 주기별 각 종목의 등급점수(A)를 기 설정된 제1 설정값(TH1, Threshold1) 및 제2 설정값(TH2)과 비교하는 단계50(S50); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계50(S50)에서, 상기 제1 설정값(TH1) 이하의 등급점수(A)를 갖는 종목을 매수집합종목으로 결정하는 단계60(S60); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계50(S50)에서, 상기 제2 설정값(TH2) 이상의 등급점수(A)를 갖는 종목을 매도집합종목으로 결정하는 단계70(S70)을 포함하고, 상기 단계80(S80)은 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계60(S60)에서 결정된 매수집합종목 및 해당 주기(T) 정보를 매칭시켜 CM 인덱스 정보에 편입시키고, 상기 단계70(S70)에서 결정된 매도집합종목 및 해당 주기(T) 정보를 매칭시켜 CM 인덱스 정보에 편입시키는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1)은 상기 단계80(S80) 이후에 진행되며, 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계80(S80)에 의해 추출된 CM 인덱스에 포함된 매수/매도집합종목의 지수흐름을 모니터링 하는 단계110(S110); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계110(S110)을 통한 모니터링을 통해, 더블시그널을 포착하는 단계120(S120); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계120(S120)에 의해 포착된 더블시그널 정보를 접속된 클라이언트로 전송하는 단계130(S130)을 더 포함하고, 상기 단계120(S120)은 상기 포트폴리오 관리서버가 각 매수/매도집합종목에 대하여, 해당 주기보다 짧은 시간의 주기인 하위 주기의 기 설정된 기준수량(n)의 캔들을 활용하여, 각 캔들의 비교항목의 값을 이전 캔들의 비교항목의 값과 비교하여, 등급점수(A’)를 산출하는 단계121(S121); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계121(S121)에 의해 산출된 하위 주기별 각 매수/매도집합종목의 등급점수(A’)를 상기 제1 설정값(TH1) 및 상기 제2 설정값(TH2)과 비교하는 단계122(S122); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계122(S122)에서, 상기 제1 설정값(TH1) 이하의 등급점수(A’)를 갖는 하위 주기의 매수집합종목이 검출되면, 해당 매수집합종목에 대한 매수 더블시그널을 검출하는 단계123(S123); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계122(S122)에서, 상기 제2 설정값(TH2) 이상의 등급점수(A’)를 갖는 하위 주기의 매도집합종목이 검출되면, 해당 매도집합종목에 대한 매도 더블시그널을 검출하는 단계124(S124); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계123(S123)에 의해 매수 더블시그널이 포착되거나 또는 상기 단계124(S124)에 의해 매도 더블시그널이 포착될 때 진행되며, 검출된 종목의 식별정보 및 매수/매도 더블시그널을 매칭시킨 더블시그널 정보를 생성하는 단계125(S125)를 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 비교항목은 ‘저가’이고, 상기 단계200(S200)은 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계10(S10)에 의해 수집된 데이터를 통해, 기 설정된 주기(T) 별로 기 설정된 기준수량(n)의 캔들을 활용하여, 각 캔들의 비교항목의 값을 이전 캔들의 비교항목의 값과 비교하는 단계20(S20); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계20(S20)에 의해 검출된 분석데이터를 활용하여, 각 종목에 대하여 기 설정된 주기에 따른 각 캔들의 비교항목의 값이 이전 캔들의 비교항목의 값 미만이면, 등급점수(A)에 상수 ‘α’를 합산하되, 각 캔들의 비교항목의 값이 이전 캔들의 비교항목의 값 이상이면, 등급점수(A)에 상수 ‘α’를 차감하는 방식으로 각 캔들의 점수를 합산하여 등급점수(A)를 산출하는 단계30(S30); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계30(S30)에 의해 산출된 기 설정된 주기별 각 종목의 등급점수(A)를 기 설정된 제1 설정값(TH1, Threshold1) 및 제2 설정된 제2 설정값(TH2)과 비교하는 단계50(S50); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계50(S50)에서, 제2 설정값(TH2) 이상의 등급점수(A)를 갖는 종목을 매수집합종목으로 결정하는 단계60(S60); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계50(S50)에서, 제1 설정값(TH1) 이하의 등급점수(A)를 갖는 종목을 매도집합종목으로 결정하는 단계70(S70)을 포함하고, 상기 단계80(S80)은 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계60(S60)에서 결정된 매수집합종목 및 해당 주기(T) 정보를 매칭시켜 CM 인덱스 정보에 편입시키고, 상기 단계70(S70)에서 결정된 매도집합종목 및 해당 주기(T) 정보를 매칭시켜 CM 인덱스 정보에 편입시키는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1)은 상기 단계80(S80) 이후에 진행되며, 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계80(S80)에 의해 추출된 CM 인덱스에 포함된 매수/매도집합종목의 지수흐름을 모니터링 하는 단계110(S110); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계110(S110)을 통한 모니터링을 통해, 더블시그널을 포착하는 단계120(S120); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계120(S120)에 의해 포착된 더블시그널 정보를 접속된 클라이언트로 전송하는 단계130(S130)을 더 포함하고, 상기 단계120(S120)은 상기 포트폴리오 관리서버가 각 매수/매도집합종목에 대하여, 해당 주기보다 짧은 시간의 주기인 하위 주기의 기 설정된 기준수량(n)의 캔들을 활용하여, 각 캔들의 비교항목의 값을 이전 캔들의 비교항목의 값과 비교하여, 등급점수(A’)를 산출하는 단계121(S121); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계121(S121)에 의해 산출된 하위 주기별 각 매수/매도집합종목의 등급점수(A’)를 상기 제1 설정값(TH1) 및 상기 제2 설정값(TH2)과 비교하는 단계122(S122); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계122(S122)에서, 상기 제2 설정값(TH2) 이상의 등급점수(A’)를 갖는 하위 주기의 매수집합종목이 검출되면, 해당 매수집합종목에 대한 매수 더블시그널을 검출하는 단계123(S123); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계122(S122)에서, 상기 제1 설정값(TH1) 이하의 등급점수(A’)를 갖는 하위 주기의 매도집합종목이 검출되면, 해당 매도집합종목에 대한 매도 더블시그널을 검출하는 단계124(S124); 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계123(S123)에 의해 매수 더블시그널이 포착되거나 또는 상기 단계124(S124)에 의해 매도 더블시그널이 포착될 때 진행되며, 검출된 종목의 식별정보 및 매수/매도 더블시그널을 매칭시킨 더블시그널 정보를 생성하는 단계125(S125)를 포함하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1)은 단계40(S40)을 더 포함하고, 상기 단계40(S40)은 상기 포트폴리오 관리서버가 등급점수(A)의 범위별로 등급레벨(L)이 매칭된 기준테이블을 활용하여 상기 단계30(S30)에 의해 산출된 기 설정된 주기(T)별 각 종목의 등급점수에 대응하는 등급레벨(L)을 검출하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명에서 상기 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1)은 단계80(S80) 이후에 진행되는 단계90(S90)을 더 포함하고, 상기 단계90(S90)은 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계80(S80)에 의해 생성된 CM 인덱스의 각 매수/매도집합종목에 대한 시장중립성 또는 재무제표를 분석하여 해당 종목의 매매 적합성을 검증하는 것이 바람직하다.

상기 과제와 해결수단을 갖는 본 발명에 따르면 포트폴리오 관리서버가 증권사 서버들로부터 제공받은 주식관련정보를 분석하여, 각 종목별로 등급점수(A)를 산출한 후, 산출된 등급점수(A)에 따라 각 종목을 CM 인덱스에 편입시켜 사용자에게 제공하도록 구성됨으로써 복잡하고 다양한 변동성을 갖는 지수흐름에 대응하여, 변화 패턴을 예측하여 최적의 시기에 매매가 이루어지도록 하여 사용자(User)의 수익률을 극대화시킬 수 있게 된다.

또한 본 발명에 의하면 포트폴리오 관리서버가 CM 인덱스 생성 시, 기 설정된 검증 알고리즘을 이용하여 각 매수/매도집합종목이 매매가 이루어져도 적합한지 여부를 판별하도록 구성됨으로써 투자자의 수익안전성을 개선시킬 수 있다.

또한 본 발명에 의하면 포트폴리오 관리서버가 CM 인덱스 추출 시, CM 인덱스의 각 매수/매도집합종목의 지수흐름을 모니터링 하여 더블시그널을 포착한 후, 이를 사용자에게 제공하도록 구성됨으로써 매매 차익을 더욱 높일 수 있게 된다.

또한 본 발명에 의하면 포트폴리오 관리서버가 마켓타이밍 알고리즘을 이용하여 포트폴리오에 속하는 종목들 중, 최적의 매매 타이밍을 결정하도록 구성됨으로써 적은 연산처리량으로 효과적으로 포트폴리오를 구성할 수 있게 된다.

도 1은 본 발명의 일실시예인 투자 포트폴리오 제공 시스템을 나타내는 구성도이다.
도 2는 도 1의 포트폴리오 관리서버를 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 2를 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 도 1의 마켓타이밍 알고리즘 기반 분석부를 나타내는 블록도이다.
도 5는 도 4의 등급점수 산출모듈을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 도 2의 더블시그널 포착부를 나타내는 블록도이다.
도 7은 도 2의 데이터마이닝 처리부를 나타내는 블록도이다.
도 8은 도 1의 투자 포트폴리오 제공 시스템의 최적 매매타이밍 검출 방법을 나타내는 플로차트이다.
도 9는 도 8의 더블시그널 포착단계를 나타내는 플로차트이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예를 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예인 투자 포트폴리오 제공 시스템을 나타내는 구성도이다.

본 발명의 일실시예인 투자 포트폴리오 제공 시스템(1)은 증권사 서버로부터 전송받은 주식관련정보를 분석하여, 최적의 매매(매수/매도) 타이밍에 부합하는 매수/매도집합종목들을 포함하는 CM 인덱스를 생성하여 사용자(User)에게 제공함으로써 지수흐름에 대응하여 최적의 시기에 매매가 이루어져 사용자(User)의 수익률을 극대화시킬 수 있을 뿐만 아니라 분석대상에 대한 포트폴리오를 제공하여 투자 안전성을 개선시키기 위한 것이다.

또한 본 발명의 투자 포트폴리오 제공 시스템(1)은 도 1에 도시된 바와 같이, 수집된 주식관련정보를 분석하여 각 종목의 지수흐름을 분석하여, CM 인덱스에 포함될 매수/매도집합종목을 기 설정된 주기(T)별로 산정한 후, 산정된 CM 인덱스를 기반으로 투자 포트폴리오를 생성하는 포트폴리오 관리서버(5)와, 통상의 증권사 서버(7-1), ..., (7-N)들과, 사용자가 소지한 단말기인 클라이언트(4-1), ..., (4-N)들과, 각 클라이언트(4)에 설치되어 포트폴리오 관리서버(5)와 연동하여 사용자에게 포트폴리오 서비스를 제공하는 응용 프로그램인 포트폴리오 프로그램(3)과, 포트폴리오 관리서버(5), 증권사 서버(7-1), ..., (7-N)들 및 클라이언트(4-1), ..., (4-N)들 사이의 데이터 이동경로를 제공하는 통신망(10)으로 이루어진다.

이때 본 발명에서는 설명의 편의를 위해 포트폴리오 관리서버(5)가 증권사 서버(7-1), ..., (7-N)들과 연동하여 주식관련정보를 수집하는 것으로 예를 들어 설명하였으나, 포트폴리오 관리서버(5)로 주식관련정보를 제공하는 대상은 증권사 서버(7-1), ..., (7-N)들에 한정되지 않으며, 한국 증권 거래소, 코스피(KOSPI) 서버 또는 코스닥(KOSDAQ) 서버 등과 같은 통상의 증권거래소 서버 증권거래소 서버가 적용될 수 있음은 당연하다.

통신망(10)은 포트폴리오 관리서버(5), 증권사 서버(7-1), ..., (7-N)들 및 클라이언트(4-1), ..., (4-N)들 사이의 데이터 통신을 지원하는 망이며, 상세하게로는 광역통신망(WAN), 근거리 통신망(LAN) 등의 유무선 네트워크(Network)망, 이동통신망, 3G, LTE, 4G 등으로 구성될 수 있다.

증권사 서버(7-1), ..., (7-N)들은 주식매매시장을 통해 거래되는 각종 증권에 대한 다양한 지표 및 시그널을 가공 및 분석하여, 시세, 주가, 호가수량, 거래량, 매수량, 매도량, 각 테마별 종목 등을 포함하는 주식관련정보를 생성함과 동시에 통상의 주식매매 서비스를 제공하는 서버이다.

또한 증권사 서버(7-1), ..., (7-N)들은 생성된 주식관련정보를 포트폴리오 관리서버(5)로 실시간 제공한다.

또한 증권사 서버(7-1), ..., (7-N)들은 포트폴리오 관리서버(5)로부터 로그인을 요청받으면, 기 등록된 로그인 정보를 활용하여, 요청받은 클라이언트(4)의 로그인을 인증하며, 인증결과데이터를 포트폴리오 관리서버(5)로 전송한다. 이때 포트폴리오 관리서버(5)는 해당 증권사 서버(7)로부터 전송받은 인증결과데이터를 해당 포트폴리오 프로그램(3)으로 전송한다.

클라이언트(4-1), ..., (4-N)들은 사용자(User)가 소지한 디지털 디바이스이며, 상세하게로는 데스크톱PC(Desk-top PC), 노트북(Note-book), 스마트폰(Smart phone), 태블릿PC(Tablet PC) 등으로 이루어질 수 있다.

또한 클라이언트(4-1), ..., (4-N)들에는, 포트폴리오 관리서버(5)와 연동하여 사용자와 포트폴리오 관리서버(5) 사이의 인터페이스를 제공하기 위한 포트폴리오 프로그램(3)이 설치된다.

또한 클라이언트(4-1), ..., (4-N)들은 포트폴리오 프로그램(3)의 제어에 따라, 포트폴리오 관리서버(5)에 접속하여 정보를 요청함과 동시에 요청에 따른 응답데이터를 전송받는다.

도 2는 도 1의 포트폴리오 관리서버를 나타내는 블록도이고, 도 3은 도 2를 설명하기 위한 개념도이다.

포트폴리오 관리서버(5)는 도 2와 3에 도시된 바와 같이, 제어부(50)와, 데이터베이스부(51), 데이터 송수신부(52), 프로그램 관리부(53), 인증처리부(54), 마켓타이밍 알고리즘 기반 분석부(55), CM 인덱스 생성부(56), CM 인덱스 추출부(57), 더블시그널 포착부(58), 데이터마이닝 처리부(59), 투자 포트폴리오 생성부(60)로 이루어진다.

제어부(50)는 포트폴리오 관리서버(5)의 O.S(Operating System)이며, 제어대상(51), (52), (53), (54), (55), (56), (57), (58), (59), (60)들을 관리 및 제어한다.

또한 제어부(50)는 데이터 송수신부(52)를 통해 증권사 서버(7-1), ..., (7-N)들로부터 주식관련정보를 실시간 전송받으면, 전송받은 주식관련정보를 기 설정된 필드별로 분류하여 데이터베이스부(51)에 저장한다.

또한 제어부(50)는 투자 포트폴리오 생성부(60)에 의해 투자 포트폴리오가 생성되면, 생성된 투자 포트폴리오가 접속된 클라이언트(4)로 전송되도록 데이터 송수신부(52)를 제어한다.

데이터베이스부(51)에는 증권사 서버(7-1), ..., (7-N)들로부터 전송받은 주식관련정보들이 저장된다.

또한 데이터베이스부(51)에는 기 설정된 주기(T) 정보가 저장된다. 이때 주기(T)는 ‘월(T1)’, ‘주(T2)’, ‘일(T3)’, ‘시간(T4)’, ‘분(T5)’ 등으로 구성된다.

또한 데이터베이스부(51)에는 기 설정된 비교항목 정보들이 저장된다. 이때 비교항목은 ‘고가’, ‘저가’, ‘시가’, ‘거래량’, ‘종가’ 등으로 구성될 수 있다.

또한 데이터베이스부(51)에는 기 설정된 마켓타이밍 알고리즘이 저장된다.

이때 마켓타이밍 알고리즘은 수집된 주식관련정보를 입력데이터로 하여, 기 설정된 주기(T) 별로 각 종목별 등급정보, 매수/매도집합종목을 출력하는 알고리즘을 의미하고, 이러한 마켓타이밍 알고리즘에 대한 설명은 후술되는 도 4에서 상세하게 설명하기로 한다.

또한 데이터베이스부(51)에는 CM 인덱스 추출부(57)에서 활용되는 기 설정된 검증 알고리즘이 저장된다. 이때 검증 알고리즘은 마켓타이밍 알고리즘에 의해 생성된 CM 인덱스의 매수/매도집합종목 및 주식관련정보를 입력데이터로 하여, 각 매수/매도집합종목의 매매 적합성 여부를 출력하는 알고리즘이다.

또한 데이터베이스부(51)에는 CM 인덱스 추출부(57)에 의해 추출된 각 주기(T)별 CM 인덱스 정보와, 투자 포트폴리오 생성부(60)에 의해 생성된 투자 포트폴리오 정보가 저장된다.

데이터 송수신부(52)는 접속된 클라이언트(4-1), ..., (4-N)들 및 증권사 서버(7-1), ..., (7-N)들과 데이터를 송수신한다.

프로그램 관리부(53)는 업데이트 등과 같은 포트폴리오 프로그램(3)에 대한 전반적인 서비스를 관리한다.

인증처리부(54)는 데이터 송수신부(52)를 통해 포트폴리오 프로그램(3)으로부터 증권사 식별정보 및 로그인정보를 포함하는 인증요청데이터를 전송받으면, 해당 증권사 서버(7)와 연동하여 인증을 수행하며, 해당 증권사 서버(7)로부터 전송받은 인증결과정보를 해당 포트폴리오 프로그램(3)으로 전송한다. 이때 포트폴리오 프로그램(3)은 인증에 성공하면, 해당 증권사에 개설된 사용자의 계좌와 연결되고, 포트폴리오 프로그램(3)은 포트폴리오 관리서버(5)를 경유하지 않고, 해당 증권사 서버(7)와 직접 연동하여 로그인 인증을 수행하는 것으로 구성될 수 있다.

이러한 프로그램 관리부(53) 및 인증처리부(54)는 통상의 어플리케이션 서비스에서 널리 사용되는 기술이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.

도 4는 도 1의 마켓타이밍 알고리즘 기반 분석부를 나타내는 블록도이다.

마켓타이밍 알고리즘 기반 분석부(55)는 도 4에 도시된 바와 같이, 데이터 수집모듈(551)과, 분석모듈(552), 등급점수 산출모듈(553), 등급분류모듈(554), 비교모듈(555), 매수집합종목 검출모듈(556), 매도집합종목 검출모듈(557)로 이루어진다.

데이터 수집모듈(551)은 증권사 서버(7-1), ..., (7-N)들로부터 전송받은 주식관련정보를 통해, 기 설정된 비교항목에 따른 데이터를 수집한다.

예를 들어, 비교항목이 ‘고가’로 설정될 때, 데이터 수집모듈(551)은 각 종목별로 고가데이터를 수집하고, 비교항목이 ‘저가’로 설정될 때, 데이터 수집모듈(551)은 각 종목별로 저가데이터를 수집할 수 있다.

이하, 본 발명에서는 설명의 편의를 위해 비교항목이 ‘고가’로 설정된 경우로 예를 들어 설명하기로 한다.

분석모듈(552)은 기 설정된 마켓타이밍 알고리즘을 이용하여, 수집된 각 종목별 고가데이터를 분석한다.

이때 마켓타이밍 알고리즘은 기 설정된 주기(T) 별로, 기 설정된 기준수량(n)의 캔들을 기준으로, 각 캔들의 고가를 이전 캔들의 고가와 비교한다.

즉 분석모듈(552)은 주기(T)가 ‘월(T1)’, ‘주(T2)’, ‘일(T3)’, ‘시간(T4)’, ‘15분(T5)’로 설정된다고 가정할 때, 1)‘월(T1)’ 봉의 n개의 캔들을 활용하여, 비교 연산처리를 수행함과 동시에 2)‘주(T2)’ 봉의 n개의 캔들을 활용하여, 비교 연산처리를 수행하며, 3)‘일(T3)’ 봉의 n개의 캔들을 활용하여, 비교 연산처리를 수행하며, 4)‘시간(T4)’ 봉의 n개의 캔들을 활용하여, 비교 연산처리를 수행하며, 5)‘15분(T5)’ 봉의 n개의 캔들을 활용하여, 비교 연산처리를 수행한다.

다시 말하면, 분석모듈(552)은 주기(T)가 월/주/일/시간/15분의 5개로 이루어진다고 가정할 때, 5개의 주기들 각각에 따른 비교 연산처리를 수행하게 된다.

등급점수 산출모듈(553)은 마켓타이밍 알고리즘을 이용하여, 분석모듈(552)에 의해 검출된 각 주기별 분석데이터를 통해, 각 종목의 n개의 캔들을 활용하여, 각 캔들의 고가가 이전 캔들의 고가를 넘어서면(이상이면), 등급점수(A)에 상수 ‘α’를 합산하되, 각 캔들의 고가가 이전 캔들의 고가를 넘어서지 않으면(미만이면), 등급점수(A)에 ‘α’를 차감하는 방식으로 각 캔들의 점수를 합산하여 등급점수(A)를 산출한다.

또한 등급점수 산출모듈(553)은 만약 등급점수(A)가 ‘-’이면, 해당 등급점수(A)를 ‘0’으로 대체한다.

즉 등급점수 산출모듈(553)은 만약 n개의 캔들 모두 이전 캔들보다 고가가 높은 경우, 등급점수(A)가 ‘n X α’로 산출되고, n개의 캔들 중, 이전 캔들보다 고가가 낮은 캔들의 수량이 이전 캔들보다 고가가 높은 캔들보다 많은 경우, 등급점수(A)는 ‘0’으로 산출되게 된다.

이때 등급점수 산출모듈(553)은 만약 비교항목이 ‘종가’, ‘거래량’, ‘시가’이면, 전술하였던 바와 동일하게, 각 캔들의 비교항목이 이전 캔들의 비교항목을 넘어서면(이상이면), 등급점수(A)에 상수 ‘α’를 합산하되, 각 캔들의 비교항목이 이전 캔들의 비교항목을 넘어서지 않으면(미만이면), 등급점수(A)에 ‘α’를 차감하는 방식으로 각 캔들의 등급점수(A)를 산출하게 된다.

또한 등급점수 산출모듈(553)은 만약 비교항목이 ‘저가’이면, 기 설정된 주기(T) 별로 각 종목의 n개의 캔들을 활용하여, 각 캔들의 저가가 이전 캔들의 저가를 돌파(낮은 가격)하면, 등급점수(A)에 상수 ‘α’를 합산하되, 각 캔들의 저가가 이전 캔들의 저가를 돌파하지 못하면, 등급점수(A)에 상수 ‘α’를 차감하는 방식으로 각 캔들의 등급점수(A)를 산출한다.

도 5는 도 4의 등급점수 산출모듈을 설명하기 위한 예시도이다.

예를 들어 도 5에 도시된 바와 같이, 기준수량(n)이 ‘10’이고, 상수 ‘α’가 ‘10’일 때, 등급점수 산출모듈(553)은 기 설정된 주기(T, 월/주/일/시간/분)별로 각 종목의 등급점수(A)를 산출하고, 주기(T)가 ‘주‘일 때로 예를 들어 설명하면, 등급점수 산출모듈(553)은 해당 종목의 10개의 주봉들을 활용하여, 각 캔들의 고가와 이전 캔들의 고가를 비교하며, 만약 현재 고가가 이전 캔들의 고가를 넘어서면, ‘10’을 합산하되, 만약 현재 고가가 이전 캔들의 고가를 넘어서지 않으면 ‘10’을 차감한 후, 각 캔들의 점수를 합산하여 해당 종목의 등급점수(A)를 ‘0’으로 산출하게 된다. 이때 각 캔들의 점수를 합산한 실제 값은 ‘-30’이기 때문에 등급점수 산출모듈(553)은 ‘-30’을 ‘0’으로 대체하여 최종값으로 산출한다.

등급분류모듈(554)은 등급점수 산출모듈(553)에 의해 산출된 각 주기별 각 종목의 등급점수(A)와, 등급점수(A)의 범위와 등급레벨(L)이 매칭된 기 설정된 기준테이블을 활용하여, 각 종목별 등급을 분류 및 설정한다.

이때 등급은 ‘매수’, ‘침체’, ‘중립’, ‘과열’, ‘매도’로 분류될 수 있다.

다음의 표 1은 본 발명에서 비교항목이 ‘고가’, ‘시가’, ‘종가’, ‘거래량’일 때의 기준테이블을 예시적으로 나타내는 표이다.

[표 1]

예를 들어, 표 1에 도시된 바와 같이, 비교항목이 ‘고가’일 때, 기준테이블은 등급점수(A)가 ‘0이상 10이하’이면, 등급레벨(L)을 ‘매수’로 설정하고, 등급점수(A)가 ‘11이상 30미만’이면, 등급레벨(L)을 ‘침체’로 설정하고, 등급점수가 ‘31이상 70 미만’이면, 등급레벨(L)을 ‘중립’으로 설정하고, 등급점수(A)가 ‘71이상 90 미만’이면, 등급레벨(L)을 ‘매도’로 설정하고, 등급점수(A)가 ‘91이상 100이하’이면, 등급레벨(L)을 ‘매도’로 설정할 수 있다.

이때, 비교항목 ‘고가’, ‘시가’, ‘종가’ 및 ‘거래량’은 동일한 방식으로 등급점수(A)를 산출하기 때문에 비교항목 ‘고가’, ‘시가’, ‘종가’ 및 ‘거래량’에 대해서는 전술하였던 표 1의 기준테이블이 동일하게 적용될 수 있다.

그러나 비교항목 ‘저가’인 경우에는 등급점수(A) 산출 방식이, 비교항목 ‘고가’, ‘시가’, ‘종가’ 및 ‘거래량’과 비교하여, 역으로 이루어지기 때문에 비교항목 ‘저가’에 따른 기준테이블은 다음의 표 2와 같이 설정될 수 있다.

다음의 표 2는 본 발명에서 비교항목이 ‘저가’일 때의 기준테이블을 예시적으로 나타내는 표이다.

[표 2]

예를 들어, 표 2에 도시된 바와 같이, 비교항목이 ‘저가’일 때, 기준테이블은 등급점수(A)가 ‘0이상 10이하’이면, 등급레벨(L)을 ‘매도’로 설정하고, 등급점수(A)가 ‘11이상 30미만’이면, 등급레벨(L)을 ‘과열’로 설정하고, 등급점수가 ‘31이상 70 미만’이면, 등급레벨(L)을 ‘중립’으로 설정하고, 등급점수(A)가 ‘71이상 90 미만’이면, 등급레벨(L)을 ‘침체’로 설정하고, 등급점수(A)가 ‘91이상 100이하’이면, 등급레벨(L)을 ‘매수’로 설정할 수 있다.

비교모듈(555)은 등급점수 산출모듈(553)에 의해 산출된 각 주기별 각 종목의 등급점수(A)를 기 설정된 제1 설정값(TH1, Threshold) 및 제2 설정값(TH2)과 비교한다.

이때 제1 설정값(TH1, TH1 < TH2)은 해당 종목을 매수집합종목으로 산정하기 위한 등급점수의 최대값을 의미하고, 제2 설정값(TH2, TH2 > TH1)은 해당 종목을 매도집합종목으로 산정하기 위한 등급점수의 최소값을 의미한다.

매수집합종목 검출모듈(556)은 비교모듈(555)에서, 제1 설정값(TH1) 이하의 등급점수(A)를 갖는 종목들을 매수집합종목으로 결정한다.

이때 매수집합종목이라고 함은, CM 인덱스에 편입됨과 동시에 해당 주기를 기반으로 할 때, 매수시그널을 가지며, 차후 더블시그널 포착을 위한 모니터링을 할 필요가 있다고 판단된 종목을 의미한다.

매도집합종목 검출모듈(557)은 비교모듈(555)에서, 제2 설정값(TH2) 이상의 등급점수(A)를 갖는 종목을 매도집합종목으로 결정한다.

이때 매도집합종목이라고 함은, CM 인덱스에 편입됨과 동시에 해당 주기를 기반으로 할 때, 매도시그널을 가지며, 차후 더블시그널 포착을 위한 모니터링을 할 필요가 있다고 판단된 종목을 의미한다.

한편, 도 4에서는 비교항목이 ‘고가’인 경우로 예를 들어 설명함에 따라, 제1 설정값(TH1) 이하의 등급점수(A)를 갖는 종목이 매수집합종목으로 결정되고 제2 설정값(TH2) 이상의 등급점수(A)를 갖는 종목이 매도집합종목으로 결정되는 것으로 예를 들어 설명하였으나, 비교항목이 ‘저가’인 경우, 매수집합종목 검출모듈(556)은 제2 설정값(TH2) 이상의 등급점수(A)를 갖는 종목을 매수집합종목으로 결정함과 동시에 매도집합종목 검출모듈(557)이 제1 설정값(TH1) 이하의 등급점수(A)를 갖는 종목을 매도집합종목으로 결정하는 것으로 구성될 수 있음은 당연하다.

또한 도면에서는 도시되지 않았으나, 마켓타이밍 알고리즘 기반 분석부(55)는 1)‘고가’, ‘시가’, ‘종가’ 및 ‘거래량’ 중 어느 하나를 비교항목으로 하는 제1 조건으로, 등급점수(A1)를 산출함과 동시에 2)‘저가’를 비교항목으로 하는 제2 조건으로, 등급점수(A2)를 산출하고, 3)제1 조건에 의한 매수/매도 시그널과, 제2 조건에 의한 매수/매도 시그널이 동시에 검출(AND 조건)될 때, 해당 종목을 매수/매도집합종목으로 검출하도록 구성될 수 있고, 이에 따라 사용자에게 더욱 최적의 매매타이밍을 제공할 수 있다.

다시 도 2로 돌아가서 CM 인덱스 생성부(56)를 살펴보면, CM 인덱스 생성부(56)는 마켓타이밍 알고리즘 기반 분석부(55)에 의해 생성된 매수/매도집합종목을 CM 인덱스에 포함하여 CM 인덱스 정보를 생성한다.

이때 CM 인덱스 정보에는 매수/매도집합종목의 편입에 활용된 주기(T) 정보가 포함된다. 예를 들어, 임의의 매수집합종목이 주봉을 기준으로 검출되었을 때, CM 인덱스 정보에는 해당 매수집합종목와 주기(주) 정보가 매칭되어 저장된다.

또한 CM 인덱스 생성부(56)에 의해 생성된 CM 인덱스 정보는 제어부(50)의 제어에 따라 CM 인덱스 추출부(57)로 입력된다.

CM 인덱스 추출부(57)는 기 설정된 검증 알고리즘을 이용하여, CM 인덱스 생성부(56)로부터 입력된 CM 인덱스에 편입된 각 매수/매도집합종목의 매매가 적합한지 여부를 검증하며, 검증 실패한 매수/매도집합종목은 제거하되, 검증된 매수/매도집합종목은 그대로 유지하는 방식으로 CM 인덱스를 추출한다.

이때 CM 인덱스 추출부(57)에서 매매 적합성 여부를 판별하는 방식은 공지된 다양한 기술이 적용될 수 있고, 일례로 시장중립성 및 재무제표 등을 분석하여 각 매수/매도집합종목의 매매 적합성을 판별할 수 있다.

도 6은 도 2의 더블시그널 포착부를 나타내는 블록도이다.

도 6의 더블시그널 포착부(58)는 CM 인덱스 추출부(57)에 의해 추출된 CM 인덱스의 매수/매도집합종목들 각각을 모니터링 하여, 더블시그널을 포착한다.

또한 더블시그널 포착부(58)는 도 6에 도시된 바와 같이, 모니터링 모듈(581)과, 하위 등급점수 산출모듈(582), 제2 비교모듈(583), 매수 더블시그널 검출모듈(584), 매도 더블시그널 검출모듈(585), 더블시그널 정보 생성모듈(586)로 이루어진다.

모니터링 모듈(581)은 CM 인덱스 추출부(57)에 의해 추출된 각 주기별 CM 인덱스에 포함된 매수/매도집합종목들의 지수흐름을 모니터링 한다.

하위 등급점수 산출모듈(582)은 각 매수/매도집합종목에 대하여, 해당 주기보다 하위 주기(짧은 주기)의 기 설정된 기준수량(n)의 캔들을 기준으로, 각 캔들의 고가를 이전 캔들의 고가와 비교하여, 전술하였던 도 4의 등급점수 산출모듈(553)과 동일한 방식으로 등급점수(A’)를 산출한다. 이때 하위라고 함은 해당 주기보다 짧은 시간의 주기들을 의미한다.

즉 하위 등급점수 산출모듈(582)은 1)해당 매수/매도집합종목의 주기가 ‘월’일 때, ‘월’ 보다 짧은 주기인 주/일/시간/분의 주기의 캔들로 등급점수(A’)를 산출하고, 2)해당 매수/매도집합종목의 주기가 ‘주’일 때, ‘주’ 보다 짧은 주기인 일/시간/분의 주기의 캔들로 등급점수(A’)를 산출하고, 3)해당 매수/매도집합종목의 주기가 ‘일’일 때, ‘일’ 보다 짧은 주기인 시간/분의 주기의 캔들로 등급점수(A’)를 산출한다.

제2 비교모듈(583)은 하위 등급점수 산출모듈(582)에 의해 산출된 하위 주기별 각 매수/매도집합종목의 등급점수(A’)를 기 설정된 제1 설정값(TH1) 및 제2 설정값(TH2)과 비교하며, 상세하게로는 매수집합종목의 등급점수(A’)를 제1 설정값(TH1)과 비교하되, 매도집합종목의 등급점수(A’)를 제2 설정값(TH2)과 비교한다.

매수 더블시그널 검출모듈(584)은 제2 비교모듈(583)에서, 제1 설정값(TH1) 이하의 등급점수(A’)를 갖는 하위 주기의 매수집합종목이 검출되면, 해당 매수집합종목에 대한 매수 더블시그널을 검출(포착)한다.

예를 들어, 매수 더블시그널 검출모듈(584)은 CM 인덱스에 포함된 매수집합종목이 주봉을 주기로 하여 검출되었다고 할 때, 주봉(T) 보다 하위 주기인 일봉이나 시간봉을 이용하여, 산출된 등급점수(A’)가 제1 설정값(TH1) 이하일 때, 해당 매수집합종목에 대한 매수 더블시그널을 포착할 수 있다.

매도 더블시그널 검출모듈(585)은 제2 비교모듈(583)에서, 제2 설정값(TH2) 이상의 등급점수(A’)를 갖는 하위 주기의 매도집합종목이 검출되면, 해당 매도집합종목에 대한 매도 더블시그널을 검출(포착)한다.

예를 들어, 매도 더블시그널 검출모듈(584)은 CM 인덱스에 포함된 매도집합종목이 일봉을 주기로 하여 검출되었다고 할 때, 일봉(T) 보다 하위 주기인 시간봉을 이용하여, 산출된 등급점수(A’)가 제2 설정값(TH2) 이상일 때, 해당 매도집합종목에 대한 매도 더블시그널을 포착할 수 있다.

더블시그널 정보 생성모듈(586)은 매수 더블시그널 검출모듈(584)에 의해 매수 더블시그널이 포착되거나 또는 매도 더블시그널 검출모듈(585)에 의해 매도 더블시그널이 포착될 때 실행되며, 검출된 종목의 식별정보 및 매수/매도 더블시그널을 매칭시킨 더블시그널 정보를 생성한다.

이때 제어부(50)는 더블시그널 정보 생성모듈(586)에 의해 생성된 더블시그널 정보가 접속된 클라이언트(4)로 전송되도록 데이터 송수신부(52)를 제어한다.

도 7은 도 2의 데이터마이닝 처리부를 나타내는 블록도이다.

데이터마이닝 처리부(59)는 도 7에 도시된 바와 같이, CM 테마 검출모듈(591)과, CM 테마별 유효점수 산출모듈(592), 정렬모듈(593), 상위테마 검출모듈(594), 데이터마이닝 처리모듈(595)로 이루어진다.

CM 테마 검출모듈(591)은 기 설정된 각 테마별 종목 정보를 활용하여, CM 인덱스 추출부(57)에 의해 추출된 CM 인덱스의 각 매수/매도집합종목이 포함되는 테마인 CM 테마를 검출한다.

CM 테마별 유효점수 산출모듈(592)은 CM 테마 검출모듈(591)에 의해 검출된 CM 테마와, 다음의 수학식 1을 이용하여, CM 테마별 유효점수(N)를 산출한다.

즉 데이터마이닝부(59)는 상기 수학식을 이용하여, 각 CM 테마별로 유효점수(N)를 산출한다.

정렬모듈(593)은 CM 테마별 유효점수 산출모듈(592)에 의해 산출된 유효점수(N)의 크기에 따라 CM 테마들을 정렬한다.

상위 테마 검출모듈(594)은 정렬모듈(593)에 의해 정렬된 CM 테마들 중, 상위 10개의 CM 테마들을 상위 테마로 결정한다.

데이터마이닝 처리모듈(595)은 CM 인덱스 추출부(57)에 의해 추출된 CM 인덱스의 매수/매도집합종목에 관련된 데이터를 추출한 후, 추출된 데이터를 분석 및 데이터마이닝 하여 유효한 정보를 검출한다.

이때 데이터마이닝 처리모듈(595)에 의해 생성되는 유효한 정보로는 공지된 다양한 정보들이 적용될 수 있고, 일례로 본 발명의 데이터마이닝 처리모듈(591)은 1)동행/테마 종목들을 분석하여 선행마켓 트렌드를 추출함과 동시에 2)특정 종목간의 상관관계를 분석하여, 종속/동행 이벤트를 추출하며, 3)특정금융상품 ETF/ETN/원자재/환율 금융상품 등의 시장 강도 레벨에 따른 거시 경제 변수를 추출하는 것으로 구성될 수 있다.

투자 포트폴리오 생성부(60)는 데이터마이닝 처리모듈(595)에 의해 추출된 선행마켓 트렌드, 종속/동행 이벤트 및 거시 경제 변수를 가공 및 분석하여 투자 포트폴리오를 생성한다.

다시 도 2로 돌아가서, 포트폴리오 프로그램(3)을 살펴보면, 포트폴리오 프로그램(3)은 최초 실행 시, 사용자로부터 연동 대상인 증권사 식별정보, 로그인 정보를 입력받으며, 입력된 식별정보 및 로그인 정보를 포함하는 인증요청데이터를 포트폴리오 관리서버(5)로 전송한다. 이때 포트폴리오 프로그램(3)은 인증이 성공하면, 해당 증권사의 계좌와 연결된다.

또한 포트폴리오 프로그램(3)은 기 제작된 그래픽 사용자 인터페이스(GUI, Graphic User Interface)들을 통해 포트폴리오 프로그램(3)으로부터 전송받은 CM 인덱스 정보와, 더블시그널 정보, 상위 테마 정보, 투자 포트폴리오를 전시한다.

이때 GUI들은 공지된 바와 같이, 사용자로부터 특정 명령을 요청받거나 또는 요청된 바에 따른 응답데이터를 전시하는 등의 다양한 그래픽 및 구성으로 이루어질 수 있고, 이러한 GUI들은 통상의 HTS 또는 포트폴리오 프로그램에서 통상적으로 사용되는 기술이기 때문에 상세한 설명은 생략하기로 한다.

도 8은 도 1의 투자 포트폴리오 제공 시스템의 최적 매매타이밍 검출 방법을 나타내는 플로차트이다.

본 발명의 최적 매매타이밍 검출 방법(S1)은 도 8에 도시된 바와 같이, 데이터 수집단계(S10)와, 마켓타이밍 알고리즘 기반 분석단계(S20), 등급점수 산출단계(S30), 등급분류단계(S40), 비교단계(S50), 매수집합종목 검출단계(S60), 매도집합종목 검출단계(S70), CM 인덱스 생성단계(S80), CM 인덱스 추출단계(S90), CM 인덱스 전송단계(S100), 모니터링 단계(S110), 더블시그널 포착단계(S120), 더블시그널 전송단계(S130), 전시단계(S140)로 이루어진다.

데이터 수집단계(S10)는 포트폴리오 관리서버(5)가 증권사 서버(7-1), ..., (7-N)들로부터 주식관련정보를 실시간 제공받아 이를 수집하는 단계이다.

마켓타이밍 알고리즘 기반 분석단계(S20)는 포트폴리오 관리서버(5)가 기 설정된 마켓타이밍 알고리즘을 이용하여, 데이터 수집단계(S10)에 의해 수집된 각 종목별 고가데이터를 기 설정된 주기(T)별로 분석하는 단계이다.

이때 마켓타이밍 알고리즘은 기 설정된 주기(T)별로 기 설정된 기준수량(n)의 캔들을 활용하여, 각 캔들의 고가를 이전 캔들의 고가와 비교한다.

또한 도 8과 9에서는 설명의 편의를 위해 비교항목이 ‘고가’인 것으로 예를 들어 설명하였으나, 비교항목은 ‘시가’, ‘종가’, ‘거래량’ 및 ‘저가’로 이루어질 수 있다.

등급점수 산출단계(S30)는 포트폴리오 관리서버(5)가 마켓타이밍 알고리즘 기반 분석단계(S20)에 의해 검출된 분석데이터를 활용하여, 각 종목에 대하여 기 설정된 주기에 따른 각 캔들의 고가가 이전 캔들의 고가를 넘어서면(이상이면), 등급점수(A)에 상수 ‘α’를 합산하되, 각 캔들의 고가가 이전 캔들의 고가를 넘어서지 않으면(미만이면), 등급점수(A)에 ‘α’를 차감하는 방식으로 각 캔들의 점수를 합산하여 등급점수(A)를 산출하는 단계이다.

이때 등급점수 산출단계(S30)는 만약 비교항목이 ‘시가’, ‘종가’ 및 ‘거래량’이면, 전술하였던 바와 같이 동일한 방식으로 등급점수(A)를 산출하되, 만약 비교항목이 ‘저가’이면, 각 캔들의 저가가 이전 캔들의 저가를 돌파(낮은 가격)하면, 등급점수(A)에 상수 ‘α’를 합산하되, 각 캔들의 저가가 이전 캔들의 저가를 돌파하지 못하면, 등급점수(A)에 상수 ‘α’를 차감하는 방식으로 각 캔들의 등급점수(A)를 산출한다.

등급분류단계(S40)는 포트폴리오 관리서버(5)가 등급점수 산출단계(S30)에 의해 산출된 각 주기(T)별 각 종목의 등급점수(A)와, 기 설정된 기준테이블을 활용하여, 각 종목별 등급레벨(L)을 분류하는 단계이다.

비교단계(S50)는 포트폴리오 관리서버(5)가 등급점수 산출단계(S30)에 의해 산출된 각 종목의 등급점수(A)를 기 설정된 제1, 2 설정값(TH1, TH2)들과 각각 비교하는 단계이다.

매수집합종목 검출단계(S60)는 포트폴리오 관리서버(5)가 비교단계(S50)에서, 제1 설정값(TH1) 이하의 등급점수(A)를 갖는 종목들을 매수집합종목으로 결정하는 단계이다.

매도집합종목 검출단계(S70)는 포트폴리오 관리서버(5)가 비교단계(S50)에서, 제2 설정값(TH2) 이상의 등급점수(A)를 갖는 종목들을 매도집합종목으로 결정하는 단계이다.

한편, 도 8에서는 도시되지 않았으나, 등급점수 산출단계(S30)는 1)‘고가’, ‘시가’, ‘종가’ 및 ‘거래량’ 중 어느 하나를 비교항목으로 하는 제1 조건으로, 등급점수(A1)를 산출함과 동시에 2)‘저가’를 비교항목으로 하는 제2 조건으로, 등급점수(A2)를 산출하고, 비교단계(S50)는 제1, 2 조건의 등급점수(A1), (A2)들을 제1, 2 설정값(TH1), (TH2)들과 비교하고, 매수집합종목 검출단계(S60)는 제1 조건의 매수시그널이 검출되면서 동시에 제2 조건의 매수시그널이 검출(And 조건)될 때, 해당 종목을 매수집합종목으로 검출하고, 매도집합종목 검출단계(S70)는 제1 조건의 매도시그널이 검출되면서 동시에 제2 조건의 매도시그널이 검출될 때, 해당 종목을 매도집합종목으로 검출하는 것으로 구성될 수 있다.

CM 인덱스 생성단계(S80)는 포트폴리오 관리서버(5)가 매수집합종목 검출단계(S60)에 의해 검출된 매수집합종목과, 매도집합종목 검출단계(S70)에 의해 검출된 매도집합종목을 CM 인덱스에 편입시키는 단계이다.

이때 CM 인덱스 정보에는 매수/매도집합종목의 편입에 활용된 주기(T) 정보가 포함된다. 예를 들어, 매수집합종목이 주봉을 기준으로 검출되었을 때, CM 인덱스 정보에는 해당 매수집합종목와 주기(주) 정보가 매칭되어 저장된다.

CM 인덱스 추출단계(S90)는 포트폴리오 관리서버(5)가 기 설정된 검증 알고리즘을 이용하여, CM 인덱스 생성단계(S80)에 의해 생성된 CM 인덱스의 각 매수/매도집합종목의 매매가 적합한지 여부를 검증하는 단계이다.

또한 CM 인덱스 추출단계(S90)는 매매가 적합하다고 검증된 매수/매도집합종목만으로 이루어지는 CM 인덱스를 추출하는 단계이다.

CM 인덱스 전송단계(S100)는 포트폴리오 관리서버(5)가 접속된 클라이언트(4)로 CM 인덱스 추출단계(S90)에 의해 추출된 CM 인덱스 정보를 전송하는 단계이다.

모니터링 단계(S110)는 포트폴리오 관리서버(5)가 CM 인덱스 추출단계(S90)에 의해 추출된 CM 인덱스에 포함된 매수/매도집합종목의 지수흐름을 모니터링 하는 단계이다.

도 9는 도 8의 더블시그널 포착단계를 나타내는 플로차트이다.

더블시그널 포착단계(S120)는 도 9에 도시된 바와 같이, 하위 주기별 등급점수 산출단계(S121), 제2 비교단계(S122), 매수 더블시그널 포착단계(S123), 매도 더블시그널 포착단계(S124), 더블시그널 정보 생성단계(S125)로 이루어진다.

하위 주기별 등급점수 산출단계(S121)는 포트폴리오 관리서버(5)가 각 매수/매도집합종목에 대하여, 해당 주기보다 하위 주기의 기 설정된 기준수량(n)의 캔들을 활용하여, 각 캔들의 고가를 이전 캔들의 고가와 비교하여, 전술하였던 도 8의 등급점수 산출단계(S30)와 동일한 방식으로 등급점수(A’)를 산출하는 단계이다.

이때 하위라고 함은 해당 주기보다 짧은 시간을 갖는 주기들을 의미한다.

일례로, 하위 주기별 등급점수 산출단계(S121)는 당 매수/매도집합종목의 주기가 ‘월’일 때, ‘월’ 보다 짧은 주기인 주/일/시간/분의 주기의 캔들로 해당 종목의 등급점수(A’)를 산출할 수 있고, 다른 예로, 해당 매수/매도집합종목의 주기가 ‘주’일 때, ‘주’ 보다 짧은 주기인 일/시간/분의 주기의 캔들로 해당 종목의 등급점수(A’)를 산출할 수 있다.

제2 비교단계(S122)는 포트폴리오 관리서버(5)가 하위 주기별 등급점수 산출단계(S121)에 의해 산출된 하위 주기별 각 매수/매도집합종목의 등급점수(A’)를 기 설정된 제1 설정값(TH1) 및 제2 설정값(TH2)과 비교하며, 상세하게로는 매수집합종목의 등급점수(A’)를 제1 설정값(TH1)과 비교하되, 매도집합종목의 등급점수(A’)를 제2 설정값(TH2)과 비교하는 단계이다.

매수 더블시그널 포착단계(S123)는 포트폴리오 관리서버(5)가 제2 비교단계(S122)에서, 제1 설정값(TH1) 이하의 등급점수(A’)를 갖는 하위 주기의 매수집합종목이 검출되면, 해당 매수집합종목에 대한 매수 더블시그널을 검출(포착)하는 단계이다.

매도 더블시그널 포착단계(S124)는 포트폴리오 관리서버(5)가 제2 비교단계(S122)에서, 제2 설정값(TH2) 이상의 등급점수(A’)를 갖는 하위 주기의 매도집합종목이 검출되면, 해당 매도집합종목에 대한 매도 더블시그널을 검출(포착)하는 단계이다.

더블시그널 정보 생성단계(S125)는 포트폴리오 관리서버(5)가 매수 더블시그널 검출단계(S123)에 의해 매수 더블시그널이 포착되거나 또는 매도 더블시그널 검출단계(S124)에 의해 매도 더블시그널이 포착될 때 실행되며, 검출된 종목의 식별정보 및 매수/매도 더블시그널을 매칭시킨 더블시그널 정보를 생성하는 단계이다.

다시 도 8로 돌아가서, 더블시그널 전송단계(S120)를 살펴보면, 더블시그널 전송단계(S120)는 포트폴리오 관리서버(5)가 더블시그널 포착단계(S120)에 의해 생성된 더블시그널 정보를 접속된 클라이언트(4)로 전송하는 단계이다.

전시단계(S140)는 포트폴리오 프로그램(3)이 CM 인덱스 전송단계(S100)를 통해 포트폴리오 관리서버(5)로부터 전송받은 CM 인덱스 정보 또는 더블시그널 전송단계(S130)를 통해 포트폴리오 관리서버(5)로부터 전송받은 단기 매매시그널 정보를 GUI(Graphic User Interface)를 통해 클라이언트(4)의 모니터에 디스플레이 하는 단계이다.

한편, 도 8과 9에서는 도시되지 않았으나, 최적 매매타이밍 검출 방법(S1)은 CM 인덱스 추출단계(S90)에 진행되되, CM 인덱스 전송단계(S100) 및 모니터링 단계(S110)와 병렬 진행되는 투자 포트폴리오 생성단계를 더 포함한다.

투자 포트폴리오 생성단계는 기 설정된 각 테마별 종목 정보를 활용하여, CM 인덱스 추출단계(S90)에 의해 추출된 CM 인덱스의 각 매수/매도집합종목이 포함되는 테마인 CM 테마를 검출하며, 전술하였던 수학식 1과 검출된 CM 테마를 이용하여, CM 테마별 유효점수(N)를 산출한다.

또한 투자 포트폴리오 생성단계는 수학식을 통해 산출된 유효점수(N)의 크기에 따라 CM 테마들을 정렬한 후, 정렬된 CM 테마들 중, 상위 10개의 CM 테마들을 상위 테마로 결정하고, 결정된 상위 테마 정보를 접속된 클라이언트로 전송한다.

이와 같이 본 발명의 일실시예인 투자 포트폴리오 제공 시스템(1)은 포트폴리오 관리서버가 증권사 서버들로부터 제공받은 주식관련정보를 분석하여, 각 종목별로 등급점수(A)를 산출한 후, 산출된 등급점수(A)에 따라 각 종목을 CM 인덱스에 편입시켜 사용자에게 제공하도록 구성됨으로써 복잡하고 다양한 변동성을 갖는 지수흐름에 대응하여, 변화 패턴을 예측하여 최적의 시기에 매매가 이루어지도록 하여 사용자(User)의 수익률을 극대화시킬 수 있게 된다.

또한 본 발명의 일실시예인 투자 포트폴리오 제공 시스템(1)은 포트폴리오 관리서버가 CM 인덱스 생성 시, 기 설정된 검증 알고리즘을 이용하여 각 매수/매도집합종목이 매매가 이루어져도 적합한지 여부를 판별하도록 구성됨으로써 투자자의 수익안전성을 개선시킬 수 있다.

또한 본 발명의 일실시예인 투자 포트폴리오 제공 시스템(1)은 포트폴리오 관리서버가 CM 인덱스 추출 시, CM 인덱스의 각 매수/매도집합종목의 지수흐름을 모니터링 하여 더블시그널을 포착한 후, 이를 사용자에게 제공하도록 구성됨으로써 매매 차익을 더욱 높일 수 있게 된다.

또한 본 발명의 일실시예인 투자 포트폴리오 제공 시스템(1)은 포트폴리오 관리서버가 마켓타이밍 알고리즘을 이용하여 포트폴리오에 속하는 종목들 중, 최적의 매매 타이밍을 결정하도록 구성됨으로써 적은 연산처리량으로 효과적으로 포트폴리오를 구성할 수 있게 된다.

1:투자 포트폴리오 제공 시스템 3:포트폴리오 프로그램
4-1, ..., 4-N:클라이언트 5:포트폴리오 관리서버
7-1, ..., 7-N:증권사 서버 10:통신망
50:제어부 51:데이터베이스부
52:데이터 송수신부 53:프로그램 관리부
54:인증처리부 55:마켓타이밍 알고리즘 기반 분석부
56:CM 인덱스 생성부 57:CM 인덱스 추출부
58:더블시그널 포착부 59:데이터마이닝 처리부
60:투자 포트폴리오 생성부 551:데이터 수집모듈
552:분석모듈 553:등급점수 산출모듈
554:등급분류모듈 555:비교모듈
556:매수집합종목 검출모듈 557:매도집합종목 검출모듈
581:모니터링 모듈 582:하위 등급점수 산출모듈
583:제2 비교모듈 584:매수 더블시그널 검출모듈
585:매도 더블시그널 검출모듈 586:더블시그널 정보 생성모듈

Claims

주식시장의 데이터를 수집 및 분석하여 최적 매매 타이밍을 포착하기 위한 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1)에 있어서:
포트폴리오 관리서버가 증권사 서버들로부터 전송받은 주식관련정보를 수집하는 단계10(S10);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계10(S10)에 의해 수집된 데이터를 통해, ‘월(T1)’, ‘주(T2)’, ‘일(T3)’, ‘시간(T4)’ 및 ‘분(T5)’ 중 적어도 하나 이상을 포함하는 주기별로 각 종목의 기 설정된 비교항목에 따른 데이터를 수집하며, 기 설정된 마켓타이밍 알고리즘을 이용하여 수집된 데이터를 분석하여 매수시그널을 갖는 매수집합종목과 매도시그널을 갖는 매도집합종목을 검출하는 단계200(S200);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계200(S200)에 의해 검출된 매수집합종목 및 매도집합종목을 포함하는 CM 인덱스 정보를 생성하는 단계80(S80);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계80(S80)에 의해 생성된 CM 인덱스 정보를 접속된 클라이언트로 전송하는 단계90(S90);
상기 클라이언트가 상기 단계90(S90)에 의해 전송받은 CM 인덱스 정보를 디스플레이 하는 단계140(S140)을 포함하는 것을 특징으로 하는 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1).
제1항에 있어서, 상기 비교항목은 ‘고가’, ‘시가’, ‘종가’ 및 ‘거래량’ 중 어느 하나이고,
상기 단계200(S200)은
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계10(S10)에 의해 수집된 데이터를 통해, 기 설정된 주기(T) 별로 기 설정된 기준수량(n)의 캔들을 활용하여, 각 캔들의 비교항목의 값을 이전 캔들의 비교항목의 값과 비교하는 단계20(S20);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계20(S20)에 의해 검출된 분석데이터를 활용하여, 각 종목에 대하여 기 설정된 주기에 따른 각 캔들의 비교항목의 값이 이전 캔들의 비교항목의 값 이상이면, 등급점수(A)에 상수 ‘α’를 합산하되, 각 캔들의 비교항목의 값이 이전 캔들의 비교항목의 값 미만이면, 등급점수(A)에 상수 ‘α’를 차감하는 방식으로 각 캔들의 점수를 합산하여 등급점수(A)를 산출하는 단계30(S30);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계30(S30)에 의해 산출된 기 설정된 주기별 각 종목의 등급점수(A)를 기 설정된 제1 설정값(TH1, Threshold1) 및 제2 설정값(TH2)과 비교하는 단계50(S50);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계50(S50)에서, 상기 제1 설정값(TH1) 이하의 등급점수(A)를 갖는 종목을 매수집합종목으로 결정하는 단계60(S60);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계50(S50)에서, 상기 제2 설정값(TH2) 이상의 등급점수(A)를 갖는 종목을 매도집합종목으로 결정하는 단계70(S70)을 포함하고,
상기 단계80(S80)은
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계60(S60)에서 결정된 매수집합종목 및 해당 주기(T) 정보를 매칭시켜 CM 인덱스 정보에 편입시키고, 상기 단계70(S70)에서 결정된 매도집합종목 및 해당 주기(T) 정보를 매칭시켜 CM 인덱스 정보에 편입시키는 것을 특징으로 하는 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1).
제2항에 있어서, 상기 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1)은
상기 단계80(S80) 이후에 진행되며, 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계80(S80)에 의해 추출된 CM 인덱스에 포함된 매수/매도집합종목의 지수흐름을 모니터링 하는 단계110(S110);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계110(S110)을 통한 모니터링을 통해, 더블시그널을 포착하는 단계120(S120);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계120(S120)에 의해 포착된 더블시그널 정보를 접속된 클라이언트로 전송하는 단계130(S130)을 더 포함하고,
상기 단계120(S120)은
상기 포트폴리오 관리서버가 각 매수/매도집합종목에 대하여, 해당 주기보다 짧은 시간의 주기인 하위 주기의 기 설정된 기준수량(n)의 캔들을 활용하여, 각 캔들의 비교항목의 값을 이전 캔들의 비교항목의 값과 비교하여, 등급점수(A’)를 산출하는 단계121(S121);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계121(S121)에 의해 산출된 하위 주기별 각 매수/매도집합종목의 등급점수(A’)를 상기 제1 설정값(TH1) 및 상기 제2 설정값(TH2)과 비교하는 단계122(S122);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계122(S122)에서, 상기 제1 설정값(TH1) 이하의 등급점수(A’)를 갖는 하위 주기의 매수집합종목이 검출되면, 해당 매수집합종목에 대한 매수 더블시그널을 검출하는 단계123(S123);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계122(S122)에서, 상기 제2 설정값(TH2) 이상의 등급점수(A’)를 갖는 하위 주기의 매도집합종목이 검출되면, 해당 매도집합종목에 대한 매도 더블시그널을 검출하는 단계124(S124);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계123(S123)에 의해 매수 더블시그널이 포착되거나 또는 상기 단계124(S124)에 의해 매도 더블시그널이 포착될 때 진행되며, 검출된 종목의 식별정보 및 매수/매도 더블시그널을 매칭시킨 더블시그널 정보를 생성하는 단계125(S125)를 포함하는 것을 특징으로 하는 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1).
제1항에 있어서, 상기 비교항목은 ‘저가’이고,
상기 단계200(S200)은
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계10(S10)에 의해 수집된 데이터를 통해, 기 설정된 주기(T) 별로 기 설정된 기준수량(n)의 캔들을 활용하여, 각 캔들의 비교항목의 값을 이전 캔들의 비교항목의 값과 비교하는 단계20(S20);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계20(S20)에 의해 검출된 분석데이터를 활용하여, 각 종목에 대하여 기 설정된 주기에 따른 각 캔들의 비교항목의 값이 이전 캔들의 비교항목의 값 미만이면, 등급점수(A)에 상수 ‘α’를 합산하되, 각 캔들의 비교항목의 값이 이전 캔들의 비교항목의 값 이상이면, 등급점수(A)에 상수 ‘α’를 차감하는 방식으로 각 캔들의 점수를 합산하여 등급점수(A)를 산출하는 단계30(S30);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계30(S30)에 의해 산출된 기 설정된 주기별 각 종목의 등급점수(A)를 기 설정된 제1 설정값(TH1, Threshold1) 및 제2 설정된 제2 설정값(TH2)과 비교하는 단계50(S50);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계50(S50)에서, 제2 설정값(TH2) 이상의 등급점수(A)를 갖는 종목을 매수집합종목으로 결정하는 단계60(S60);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계50(S50)에서, 제1 설정값(TH1) 이하의 등급점수(A)를 갖는 종목을 매도집합종목으로 결정하는 단계70(S70)을 포함하고,
상기 단계80(S80)은
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계60(S60)에서 결정된 매수집합종목 및 해당 주기(T) 정보를 매칭시켜 CM 인덱스 정보에 편입시키고, 상기 단계70(S70)에서 결정된 매도집합종목 및 해당 주기(T) 정보를 매칭시켜 CM 인덱스 정보에 편입시키는 것을 특징으로 하는 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1).
제4항에 있어서, 상기 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1)은
상기 단계80(S80) 이후에 진행되며, 상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계80(S80)에 의해 추출된 CM 인덱스에 포함된 매수/매도집합종목의 지수흐름을 모니터링 하는 단계110(S110);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계110(S110)을 통한 모니터링을 통해, 더블시그널을 포착하는 단계120(S120);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계120(S120)에 의해 포착된 더블시그널 정보를 접속된 클라이언트로 전송하는 단계130(S130)을 더 포함하고,
상기 단계120(S120)은
상기 포트폴리오 관리서버가 각 매수/매도집합종목에 대하여, 해당 주기보다 짧은 시간의 주기인 하위 주기의 기 설정된 기준수량(n)의 캔들을 활용하여, 각 캔들의 비교항목의 값을 이전 캔들의 비교항목의 값과 비교하여, 등급점수(A’)를 산출하는 단계121(S121);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계121(S121)에 의해 산출된 하위 주기별 각 매수/매도집합종목의 등급점수(A’)를 상기 제1 설정값(TH1) 및 상기 제2 설정값(TH2)과 비교하는 단계122(S122);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계122(S122)에서, 상기 제2 설정값(TH2) 이상의 등급점수(A’)를 갖는 하위 주기의 매수집합종목이 검출되면, 해당 매수집합종목에 대한 매수 더블시그널을 검출하는 단계123(S123);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계122(S122)에서, 상기 제1 설정값(TH1) 이하의 등급점수(A’)를 갖는 하위 주기의 매도집합종목이 검출되면, 해당 매도집합종목에 대한 매도 더블시그널을 검출하는 단계124(S124);
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계123(S123)에 의해 매수 더블시그널이 포착되거나 또는 상기 단계124(S124)에 의해 매도 더블시그널이 포착될 때 진행되며, 검출된 종목의 식별정보 및 매수/매도 더블시그널을 매칭시킨 더블시그널 정보를 생성하는 단계125(S125)를 포함하는 것을 특징으로 하는 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1).
제2항 또는 제4항에서, 상기 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1)은 단계40(S40)을 더 포함하고,
상기 단계40(S40)은
상기 포트폴리오 관리서버가 등급점수(A)의 범위별로 등급레벨(L)이 매칭된 기준테이블을 활용하여 상기 단계30(S30)에 의해 산출된 기 설정된 주기(T)별 각 종목의 등급점수에 대응하는 등급레벨(L)을 검출하는 것을 특징으로 하는 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1).
제6항에 있어서, 상기 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1)은 단계80(S80) 이후에 진행되는 단계90(S90)을 더 포함하고,
상기 단계90(S90)은
상기 포트폴리오 관리서버가 상기 단계80(S80)에 의해 생성된 CM 인덱스의 각 매수/매도집합종목에 대한 시장중립성 또는 재무제표를 분석하여 해당 종목의 매매 적합성을 검증하는 것을 특징으로 하는 최적 매매 타이밍 산출 방법(S1).